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如何解决大规模数据处理耗时长、效率低的问题？

2025-09-10

1.3 K

背景

在处理大规模数据时，传统手动方法往往效率低下，耗时耗力。Riveter通过AI技术可以有效解决这一问题。

コアソリューション

AI增强处理：利用类似ChatGPT的自然语言处理能力，批量处理成千上万条记录
并行计算架构：Riveter设计有高效的并发处理机制，大幅缩短处理时间
三步快速操作::
1. 上传数据集(CSV或API)
2. 选择处理模式(标注/增强)
3. 配置参数后启动处理

実践への提言

对于超大数据集，可以先试用小样本测试处理效果
根据数据特点调整并发参数，找到最优效率配置
优先使用预设模板减少参数调优时间

ねらい

相比手工处理，使用Riveter可将传统需数天完成的工作缩短至小时级别，效率提升10倍以上。

この答えは記事から得たものである。Riveter: 表中のキュー・ワードを使用して、データの注釈、強化、分析を素早く行う。について

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